PLoS One。 2013 Nov 4;8(11):e78708.
doi：10.1371 / journal.pone.0078708 eコレクション2013。
元K1, ジンC, チェンP, ヤンX, ドン・T, バイワイ, 興L, フォンデニーンKM, ゆうD, 劉J, リャン・J, チェン・T, in W, ティアン・J.
抽象
これまでの神経画像研究の大部分では、オンライン ゲーム依存症 (OGA) の青年における構造的および課題関連の機能的異常が実証されています。 しかし、安静状態における血中酸素レベル依存性（BOLD）の自発的変動の局所的強度に焦点を当てた機能的磁気共鳴画像法（fMRI）研究はほとんどなく、異常な安静状態特性と認知制御障害との関係を調査した研究はほとんどありません。能力。 本研究では、低周波変動振幅（ALFF）法を用いて、OGAのある青年と安静状態の健康な対照者の自発的脳活動の局所的特徴を調査しました。 OGAの青年18名と、年齢、学歴、性別が一致した健康なボランティアXNUMX名がこの研究に参加した。 健康な対照と比較して、OGAの青年は、左内側眼窩前頭皮質（OFC）、左楔前部、左補足運動野（SMA）、右海馬傍回（PHG）、および両側中帯状回でALFF値の有意な増加を示しました。皮質（MCC）。 これらの領域の異常は、以前の依存症研究でも検出されました。 さらに重要なことに、我々は、左内側OFCおよび左楔前部のALFF値が、OGAを患う青年においてOGAの持続期間と正の相関があることを発見した。 左内側 OFC の ALFF 値も、カラーワード ストループ テストの成績と相関していました。 我々の結果は、これらの領域の異常な自発的ニューロン活動がOGAの根底にある病態生理学に関与している可能性があることを示唆しました。
概要
オンライン ゲーム依存症 (OGA) は、インターネットの不適応な使用と、個人がインターネットの使用を制御できない状態として定義され、衝動制御障害の一種として分類されています。 【1]–【3]。 中国青少年インターネット協会のデータ (2 年 2010 月 14 日発表) によると、中国の都市部の青少年における OGA の発生率は約 XNUMX% です。 中国の青少年に共通する精神的健康問題の XNUMX つである OGA は、個人の精神的健康の低下、学業の失敗、仕事のパフォーマンスの低下と関連しています。 【4]、現在、世界中の青少年の健康問題がますます深刻になっています。 【5], 【6]。 OGA はまだ精神病理学的枠組みの中で正式に成文化されていませんが、OGA 青年を対象とした多数の研究により、眼窩前頭皮質 (OFC)、補足運動野 (SMA)、帯状皮質、海馬傍回 (PHG)、背外側前頭前野における構造的および機能的異常が明らかになりました。 (DLPFC)、楔前部、側頭回、島および小脳 【1], 【2] これらの領域の異常は、多数の依存症研究によって薬物乱用と関連付けられています。 【7]、OGA青年期の認知制御、実行制御、渇望、報酬感受性、目標指向行動、作業記憶の機能不全に関連している可能性があります。 【1].
OGA は個人的および社会的負担を引き起こしますが、現在、OGA に対する標準治療はありません。 【8]。 中国の診療所は、管理されたスケジュール、厳格な規律、電気ショック治療を導入しており、これらの治療アプローチで悪名を高めています。 【4]。 OGA の介入と治療のための効果的な方法を開発するには、この状態の根底にあるメカニズムを明確に理解する必要があります。 これまでのほとんどの OGA 研究は、OGA 患者の構造的欠損と課題に関連した機能障害の検出に焦点を当てており、これらは OGA の根底にある神経機構を評価するのに役立ちました。 しかし、安静状態における OGA の局所的自発活動の血中酸素濃度依存性 (BOLD) シグナル変化を評価した研究はほとんどありません。 非侵襲的アプローチとして、安静時機能的磁気共鳴画像法 (fMRI) を利用して BOLD 信号の自発的低周波変動 (LFF) を調査することで、パフォーマンス関連の交絡を回避し、脳内の自発的神経活動を反映できます。 【9], 【10]。 さらに、安静状態の fMRI 法は、脳の固有の典型的および非典型的な機能構造を明らかにするために広く使用されています。 【10]。 安静時の異常なニューロン活動は、複数の脳疾患の進行と実行機能の障害を反映する適切なマーカーとして機能する可能性があります。
最近、Liu ら。 地域均質性 (ReHo) 法を採用したところ、OGA 患者では右帯状回、両側海馬傍、左楔前部、および左上前頭回で ReHo 値が大幅に増加していることがわかりました。 【11]。 ReHo 法は、強度に関係なく、局所的な LFF の時間的均一性を反映しており、空間的に隣接するボクセルは同様の時間的パターンを持つはずであるという仮説に基づいています。 【12]。 LFF (ALFF) の振幅は局所的なニューロン活動に関連していると考えられていますが、OGA における ALFF 変化の基礎は不明のままです。 【13]。 さらに、Liu ら。 【11] は、異常な安静状態特性と OGA の持続期間との関係を調査しませんでした。 青年期の OGA における安静状態の異常をさらに調査するために、本研究では ALFF 法が採用され、OGA の期間に関するデータが収集されました。 さらに、研究者らは、カラーワードストループ課題を使用して、OGAの青年における認知制御能力の障害を検出しました。 【14], 【15]。 したがって、本研究における行動評価は、カラーワードストループタスクのパフォーマンスでした。 神経画像所見と、OGA に影響を与えることが知られている明確に定義された行動指標との関連性は、OGA に対するこれらの所見の重要性を示すさらなる指標となるでしょう。
材料と方法
すべての研究手順は西中国病院の人体研究小委員会によって承認され、ヘルシンキ宣言に従って実施されました。 私たちの研究のすべての参加者とその保護者は、書面によるインフォームドコンセントを取得しました。
科目
Beard and Wolf による OGA 基準用に修正された Young Diagnostic Questionnaire (YDQ) による 【8], 【16], 165年生と12年生19.4人からOGAを持つ3.1人の学生が除外されました。 OGAを患う13.4人の青年（男性2.5人、平均年齢＝XNUMX±XNUMX歳、教育歴XNUMX±XNUMX年）が、左利きの選手XNUMX人を除いて我々の研究に参加した。 脳の構造に線形変化があったかどうかを調べるために、遡及診断によって病気の期間を推定しました。 私たちは被験者に、主にオンライン ゲームである World of Warcraft (WOW) に最初に夢中になったときのライフスタイルを思い出してもらいました。 彼らが OGA に苦しんでいることを保証するために、Beard と Wolf によって修正された YDQ 基準を使用して再テストしました。 OGA被験者の自己申告の信頼性は、両親やルームメイト、クラスメートと電話で話すことによっても確認された。
精神疾患の個人歴や家族歴のない、年齢と性別が一致した12人の健康対照者（男性6人、女性19.5人、平均年齢=2.8±13.3歳、学歴2.0±2年）も本研究に参加した。 以前の OGA 研究によると、インターネットに費やす時間が XNUMX 日あたり XNUMX 時間未満である健康な対照者を選択しました。 【4]。 健康な対照者も、ビアードとウルフによって修正された YDQ 基準を使用してテストされ、OGA に罹患していないことが確認されました。 スクリーニングされた募集参加者は全員右利きの中国人であり、個人の自己申告とエディンバラ利き手アンケートによって評価されました。 両方のグループの除外基準は次のとおりでした。 1) 精神障害の診断と統計マニュアル、第 2 版 (DSM-IV) のための構造化臨床面接によって評価された神経障害の存在。 3) 尿中薬物スクリーニングによるアルコール、ニコチン、または薬物乱用。 4) 女性の場合は妊娠または月経期間。 XNUMX) 臨床評価や医療記録に従って評価された脳腫瘍、肝炎、てんかんなどの身体疾患。 ハミルトン不安スケール (HAMA) とベックうつ病インベントリ II (BDI) を使用して、過去 XNUMX 週間のすべての参加者の感情状態を評価しました。 より詳細な人口統計情報は、 テーブル1.
行動データの収集
以前の研究によると 【17]、カラーワード ストループ タスク設計は、E-prime 2.0 ソフトウェア (http://www.pstnet.com/eprime.cfm）。 このタスクでは、一致、不一致、静止の XNUMX つの条件を備えたブロック設計を採用しました。 赤、青、緑の XNUMX つの単語を一致刺激および不一致刺激として XNUMX 色 (赤、青、緑) で表示しました。 休憩中は画面中央に十字が表示され、被験者は反応せずにこの十字を見つめる必要がありました。 すべてのイベントは、一致するブロックと一致しないブロックの異なるシーケンスを使用した XNUMX つの実行にプログラムされました。 各参加者は、右手で Serial Response Box™ のボタンを押して、表示された色にできるだけ早く反応するように指示されました。 人差し指、中指、薬指でボタンを押すと、それぞれ赤、青、緑に対応しました。 参加者は、穏やかな精神状態にある静かな部屋で個別に検査を受けました。 最初の実習後、MRI スキャンの XNUMX ～ XNUMX 日前に行動データが収集されました。
MRI データの取得
すべての fMRI 研究は、中国成都の華西 MR 研究センターにある標準的な鳥かご型ヘッド コイルを 3 チャンネルの位相アレイ ヘッド コイルとして使用し、1-T GE スキャナー (EXCITE、GE Signa、ウィスコンシン州ミルウォーキー) で実施されました。 。 フォームパッドは、ヘッドの動きとスキャナーのノイズを軽減するために使用されました。 従来のローカライザースキャンの後、スポイルされたグラジエントリコールシーケンス（繰り返し時間（TR）= 1900 ms、エコー時間（TE）= 2.26 ms、フリップ角（FA）= 9°、視野（ FOV) = 256×256 mm2; データ行列 = 256×256; スライス = 176; ボクセルサイズ = 1×1×1 mm3）。 次に、エコープラナーイメージングシーケンス（TR = 2000ms; TE = 30ms; FA = 90°; FOV = 240×240 mm）を使用して、安静状態の機能画像を取得しました。2; データ マトリックス = 64×64)、32 枚のアキシャル スライス (スライスの厚さ = 5 mm、スライス ギャップなし、総体積 = 180) を XNUMX 分間の XNUMX 回の実行で実行します。 被験者には、スキャン中は目を閉じて静止し、系統的に何も考えないよう指示された。 データ収集の最後に、すべての被験者がスキャン期間全体を通じて覚醒したままであることを確認しました。
データの前処理とALFF計算
すべての機能的な画像処理は統計パラメトリック マッピング (SPM5、 http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm) ソフトウェアおよび安静状態 fMRI 用データ処理アシスタント (DPARSF) ソフトウェア 【18]。 各参加者について、磁化が定常状態に達する前の一時的な信号変化を回避し、被験者が fMRI スキャン環境に慣れることができるように、最初の 170 時点は破棄されました。 残りの 1 個の脳ボリュームは、スライス タイミングについて補正され、頭の動きを補正するために再調整されました。 どの方向にも 1 mm を超える頭の動きや 3° の回転を超える被験者はいませんでした。 次に、再調整されたすべての画像がモントリオール神経研究所 (MNI) EPI テンプレートに空間的に正規化され、8 mm の等方性ボクセルに再サンプリングされてから、空間的に平滑化されました (半値全幅 = XNUMX mm)。 その後、安静状態 fMRI データ解析ツールキット (REST、 http://rest.restfmri.net)、線形トレンド除去およびバンドパス フィルタリング (0.01 ～ 0.08 Hz) により、低周波ドリフトと高周波生理的ノイズの影響を軽減します。 【18] 時系列に沿って行われました。
前処理後、先行研究と同様にRESTで関数を呼び出すことでDPARSFを使用してALFF計算を実行しました。 【19]。 まず、パワー スペクトルを取得するために、フィルター処理された時系列が高速フーリエ変換 (FFT) を使用して周波数領域に変換されました。 次に、各周波数データ ポイントのパワー スペクトルの平方根が取得され、周波数の関数として振幅が得られます。 各ボクセルで 0.01 ～ 0.08 Hz の平均値をとったこれらの値が、ALFF 値として使用されました。 したがって、この平均平方根が ALFF 値として使用されました。 各ボクセルの ALFF は、各被験者の全脳マスク内のグローバル平均 ALFF 値で除算され、約 1 の値を持つ各ボクセルの標準化された ALFF が得られました。
統計分析
年齢、性別、罹患期間、教育年数における OGA グループと対照グループの違いを評価するには、XNUMX つのサンプルを使用します。 t-テストは SPSS 13.0 と p>0.05 は重要ではないとみなされました。 どの領域の ALFF 値が 1 の値と異なるかを調査するには、XNUMX つのサンプルを使用します。 t-test（p<0.05、家族ごとの誤差 (FWE) 修正済み) を SPM5 を使用して各グループ内で実施しました。 次に、XNUMX つのサンプル t-年齢と性別を調整した後、XNUMXつのグループ間のALFFの違いを解明するためにテストが実行されました。 多重比較の補正はモンテカルロシミュレーションを使用して実行されました。 修正された閾値 p<0.05 は、次のしきい値を組み合わせて算出されました。 p各ボクセルの <0.005、最小クラスター サイズ 351 mm3 (AFNI ソフトウェアの AlphaSim プログラム、http://afni.nimh.nih.gov/)。 OGA 患者が異常な ALFF 特性を示した脳領域について、各領域の ALFF 値が抽出され、平均され、疾患の期間とカラーワード ストループ課題のパフォーマンスに反映される病理学的指標に対して回帰されました。
結果
私たちの結果は、小規模サンプル調査での OGA の割合が約 12.1% であることを示しました。 インターネット使用に関する自己報告によると、OGA 被験者は 10.2 日あたり 2.6±6.3 時間、週あたり 0.5±XNUMX 日をオンライン ゲームに費やしました。 OGA の青少年は、対照群に比べて XNUMX 日あたりより多くの時間とより多くの日数をインターネットに費やしました (p<0.005）（テーブル1).
行動データの結果
両グループとも有意なストループ効果を示し、反応時間は一致条件よりも不一致時の方が長かった（OGA: 677.3±75.4 ms vs 581.2±71.6 ms、対照: 638.3±65.9 ms vs 549.0±50.6 ms。 p<0.005)。 OGA グループは、不一致な条件下で対照グループよりも多くのエラーを犯しました (8.56±4.77 対 4.56±2.93; p<0.05）、不一致条件から一致条件を引いた間の反応時間（RT）によって測定された応答遅延は、これら 98.2 つのグループ間で有意な差はありませんでした（40.37±91.92 ミリ秒対 45.87±XNUMX ミリ秒; p > 0.05）。
画像データ結果
OGA グループとコントロール グループの両方の ALFF マップを以下に示します。 図1、そしてXNUMXつのグループは両方とも、安静状態中に後帯状皮質（PCC）/楔前部、内側前頭前皮質（MPFC）、および両側下頭頂葉（IPL）で有意に高いALFF値を示しました。 これらの領域は、以前の研究ではデフォルト モード ネットワークに主に含まれていました。 【19]。 XNUMX つのサンプル t- 年齢と性別を調整し、多重比較で補正したテスト（ボクセルごとに未補正のしきい値 p<0.05 から補正しきい値 p<0.005 をもたらす最小クラスター サイズのモンテカルロ シミュレーションを使用）により、OGA グループが有意な増加を示したことが明らかになりました。対照群と比較した、左内側OFC、左楔前部、左SMA、右PHG、および両側MCCのALFF値。 ALFF 値が低下した脳領域は見つかりませんでした。 さらに、OGA の期間と左内側 OFC の標準化 ALFF 値との間に有意な正の相関が観察されました (r = 0.6627、 p = 0.0027) および左楔前部 (r = 0.5924、 p = 0.0096) (図2）。 左 OFC の ALFF 値は、OGA を有する青年の不一致状態における反応エラーの数と相関していることが判明しました (r = 0.6690、 p = 0.0024) (図3）。 OGA 被験者は BDI によって測定されたうつ病評価が著しく高かったため、BDI を共変量として使用して機能画像データを再分析しました。 結果として得られたデータは元のデータと類似していました。 また、BDI スコアが脳の異常領域の ALFF 値、OGA の期間、およびカラーワード ストループ タスクのパフォーマンスと相関するかどうかもテストしました。 ただし、有意な結果は観察されませんでした。
議論
現在の研究では、ALFF 法を使用して、OGA 患者と正常対照患者の間の安静状態の違いを調査しました。 ALFF は、BOLD 信号の低周波変動の振幅を測定するための簡単で説得力のある方法であり、以前の研究では、この方法が異常な自発活動を持つ脳領域を正確に特定できることが示されています。 【13]。 各グループ内で、安静時に他の脳領域よりも有意に高い ALFF 値を示すいくつかの領域を特定しました (図1）。 これらのリージョンは、デフォルト モード ネットワーク (DMN) の主要リージョンと広範囲に重複していました。 【20]。 XNUMXつのサンプルに関しては、 t-検査結果では、健康な対照と比較して、OGAを患う青年は、安静時に左内側OFC、左楔前部、左SMA、右PHG、および両側MCCでALFFの増加を示しました（図2）。 OGA 被験者は BDI に関して有意に高いうつ病評価を示しましたが、共変量として BDI を含む分析でも同様の結果が明らかになった点は注目に値します。 さらに、左内側 OFC および楔前部の ALFF 値は、OGA の期間と正の相関がありました (図2）。 さらに、OGA の青年における認知制御能力の障害を検証するために、私たちの研究ではカラーワードストループテストが使用されました。 以前の調査結果と一致 【14], 【15]、OGAグループは、不一致な条件下で対照グループよりも多くの間違いを犯し、カラーワードストループテストで測定したところ、OGAを患う青年は認知制御能力に障害があることが実証されました。 興味深いことに、左 OFC の ALFF 値は、OGA を有する青年の不一致状態におけるエラーの数とも相関していました (図3）。 我々の結果は、OFCにおけるALFFの変化が、OGAの認知制御能力の障害を反映するバイオマーカーとして機能する可能性があることを示唆しています。
本研究では、OGA 群の左内側 OFC で ALFF 値が増加することがわかりました。 解剖学的に、OFC は線条体および大脳辺縁系領域 (扁桃体など) と広範な関係があり、刺激の動機付けの重要性の評価や望ましい目標を達成するための行動の選択を通じて、目標に向けた行動の認知制御に関与していると考えられます。結果。 OGAにおけるOFCの構造異常と機能不全は、以前の研究で報告されています。 【4], 【11], 【15]。 パークら。 を使用しました 18F-フルオロデオキシグルコース陽電子放射断層撮影法（PET）研究では、OGAを有する若者と正常対照の安静時における局所的な脳のグルコース代謝を調査し、OGAを有する青年のOFC代謝活性が正常対照と比較して増加していることを示した 【21]。 この分析は、OFC 領域の異常な代謝活動が、OGA の青年における衝動制御および報酬処理の障害と関連している可能性を示唆しました。 課題関連の機能的 MRI 研究に関しては、Ko et al. キューによって引き起こされるゲーム衝動に関連する脳領域の評価により、オンライン ゲーム依存症の神経基質を特定し、対照群と比較した場合、依存症患者では OFC が異常に活性化される可能性があることを発見しました。 【22]。 この発見は物質依存における合図によって引き起こされる渇望との類似性 【23]これは、ゲーム中毒における渇望と物質依存における渇望が同じ神経生物学的メカニズムを共有している可能性を示唆しました。 以前の構造神経画像研究でも、OGA グループにおける OFC の灰白質体積の減少が報告されています。 【1], 【4]。 これらの機能的および構造的発見と一致して、我々の研究では、OGAを有する青年では対照と比較して内側OFCのALFF値が高いことが判明した。 さらに、OFC の ALFF 値とカラーワード ストループ テスト中の課題パフォーマンスとの間に有意な相関関係が OGA グループで観察されました (図3）。 以前の依存症研究では、コカイン依存症被験者におけるストループ干渉とOFCにおける相対的なグルコース代謝との関連が明らかになった 【24]。 この脳と行動の関係は、OFC の異常な安静状態特性が OGA 青年の認知制御能力の障害と関連していることを示しました。
対照と比較して、OGA 被験者の楔前部の ALFF 値が高かった。 楔前部は頭頂葉の後内側皮質にある脳領域であり、基本的な認知機能において重要な役割を果たしています。 【25]。 楔前部は、エピソード記憶の想起、視覚空間イメージ、自己処理、意識に関与していると考えられています。 【25]。 最近、一部の研究者は、OGA 大学生の左楔前部の ReHo が対照群と比較して増加していると報告しました。 【11]。 さらに、ある研究では、楔前部がゲームへの衝動、渇望、OGAの重症度と関連していることが示され、楔前部がゲームの合図を処理し、検索された記憶を統合し、オンラインゲームに対する合図によって誘発される渇望に寄与するために活性化していることが示唆されました。 【26]。 したがって、我々は、OGA を有する青年における楔前部の安静状態異常が、長期 OGA における渇望と関連している可能性があることを示唆しています。
対照と比較して、OGA 被験者の ALFF 値が大きいことは、左 SMA、両側 MCC、および右 PHG でも見られました。 SMA は、認知制御、自発的行動、運動反応の開始/抑制において重要な役割を果たします。 【27] そして感情的な葛藤でも 【28]。 MCCは帯状回の中央部分であり、紛争の監視と処理に重要です。 【29]。 以前の物質使用研究では、依存症に関連したSMAおよびMCCの安静状態異常が報告されています。 【30], 【31]。 PHG は、作業記憶における結合情報の形成と維持に寄与すると考えられています。 【32]。 ワーキングメモリとは、情報の一時的な保存とオンライン操作を指し、認知制御にも重要です 【33]。 劉ら。 OGA大学生の両側PHGにおけるReHoが対照と比較して増加したことを報告した 【11]。 さらに、一部の研究者は、OGA 被験者の PHG の分数異方性が低いことも発見しました。 【4]。 我々の結果は、OGAを患う青年におけるPHGの異常な安静状態パターンを検証した。
結論として、本研究では、対照と比較してOGAを有する青年のALFFが異常であること、すなわち、左内側OFC、左楔前部、左SMA、右PHGおよび両側MCCのALFF値が高いことを観察した。 また、左内側 OFC および左楔前部の ALFF 値が高いほど、OGA の期間と正の相関があることも観察されました。 左側の OFC の ALFF 値は、OGA グループにおけるカラーワード ストループ タスクのパフォーマンス (つまり、応答エラー) と相関していました。 私たちの調査結果は、これらの領域の異常な自発的活動が、OGA ユーザーの根底にある病態生理学を反映している可能性があることを示唆しました。 薬物中毒に関連した安静状態の変化と同様の安静状態の所見から、OGA が薬物中毒と神経機構を共有している可能性があることが示唆されました。 現在の研究における神経画像所見を説明する際には、うつ病が潜在的な交絡因子として考慮されるべきであることは注目に値する。 OGA に関するより科学的な観点を提供するには、さらに包括的な研究が必要です。
謝辞
この研究を行う上で貴重な技術的支援をしていただいた Qin Ouyang 氏、Qizhu Wu 氏、Junran Zhang 氏、Changjian Hu 氏、Haifeng Luo 氏に感謝いたします。
財務諸表
この論文は、助成金番号 973CB2011 に基づく国家重要基礎研究開発プログラム (707700) のプロジェクトによって支援されています。 中国国家自然科学財団（助成金番号81227901、81271644、81271546、30930112、81000640、81000641、81101036、81101108、31200837、81030027、81301281） ; および内モンゴル自然科学財団の中央大学基礎研究基金（助成金番号 2012MS0908）。 資金提供者は、研究の設計、データの収集と分析、出版の決定、原稿の準備には何の役割もありませんでした。
参考文献
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